科技资源投入影响科技产出的机理分析_基于中美两国创新体系的建模与仿真

1问题提出增加科技投入，提高科技资源的使用效率是各国推进创新体系的普遍做法。

然而，在科技投入能力有限的情况下，如何确定合适的投入规模，优化基础研究、应用研究和试验发展的比例关系[1]，加强企业、大学和国立研发机构的互动交流等是各国在科技投入政策制定过程中必须做出回答的问题，这样就需要从当代科学技术发展的规律和趋势出发，结合本国的具体国情，以科技产出最大化为目标函数，研究科技投入的政策选择问题。

本文以中国和美国国家创新体系运行作为样本，进行系统动力学建模和仿真，分析科技投入影响科技产出的机理，以期为中国科技投入政策制定提供实证依据。

2研究方案设计与建模2．1概念框架2．1．1基本假设（1）发明专利是国家创新体系产出的表征要素。

在国家创新体系产出的表征要素（论文、专利和新产品等）中，专利处于作为基础研究成果的论文和表征市场应用成果的技术许可的中间环节，它既是基础研究成果向生产力转化的标志，又是许可收入的技术源头。

因此，在国家创新体系产出的表征要素中，专利是最具综合特征的指标[1－4]。

由于专利的三种形式（专利，实用新型和外观设计）中发明专利的技术含量最高，因此，发明专利指标更能体现国家创新体系产出的本质特征。

（2）人员和资金是创新产出的直接驱动因素。

人是创新活动的实现主体，人员的规模和素质是创新产出数量和质量的决定因素[1，5－7]。

然而，在大科学时代，人的创造性活动必须依据一定的物质技术条件，这些物质技术条件通过科技经费的投入得以构建。

因此，人员与经费的投入和使用状况是创新产出的直接决定因素。

（3）市场需求和创新政策环境是直接影响创新主体行为的两大外生变量。

创新主体的行为模式以及经费投入的规模和使用方向，一是受市场需求影响，二是受创新政策环境的制约。

因此，市场需求和创新政策环境是影响人员和经费状况的两大主要因素[7－8]。

2．1．2边界条件边界条件是模型成立的前提，本研究设定的边界条件主要包括。

（1）不考虑自然灾害、战争和政治因素对国家创科技资源投入影响科技产出的机理分析———基于中美两国创新体系的建模与仿真摘要：对中国和美国国家创新体系运行进行系统分析，绘制以专利申请数量为起点和终点的国家创新体系因果关系图，建立国家创新体系系统动力学模型，运用中国和美国的数据进行系统仿真，揭示了资金、人才等要素在创新体系中的作用以及对科技产出变动趋势的影响。

关键词：国家创新体系；因果关系图；系统动力学；运行机理中图分类号：F062．1文献标识码：A文章编号：1002－0241(2011)01－0005－07收稿日期：2010－07－19基金项目：国家自然科学基金项目“国家创新能力形成机理与中国路径选择”（70973012）第一作者简介：刘凤朝（1954－），男，吉林通化人，教授，博士生导师，研究方向：科技评价与科技政策研究。

刘凤朝1，冯婷婷2，姜楠1（1．大连理工大学管理学院，辽宁大连116024；2．大连理工大学经济系，辽宁大连116024）科学学与科学技术管理SCIENCE OF SCIENCE AND MANAGEMENT OF S．＆T．Vol．32，No．1Jan．2011第32卷第01期2011年01月新体系运行的影响；（2）国家创新体系运行是一个连续的过程；（3）国家创新体系的范围仅限于样本国家内部。

2．2分析方法国家创新体系是社会系统中的一个子系统。

社会系统和自然系统的区别在于社会系统中政策环境的作用至关重要，由于政策改变导致要素改变作用方向和力度，以及作用延迟。

因此，决定了系统的非线性特征，从而导致了原因对于结果作用路径复杂多变。

这种复杂多变主要体现在结果要素对于原因要素在时间上的滞后性、非线性、结果出现的无规律性等。

近年来的研究证明，系统动力学是分析这种非线性系统运行机理的有效工具。

本文选择系统动力学方法进行建模和仿真，通过实证研究和理论归纳，阐明科技资源投入影响创新产出的机理。

国家创新体系是由各种要素通过多重因果反馈形成的复杂网络，各种因果关系相互交织，形成一个有机整体，因此，不可能将科技资源投入与创新产出的关系从系统中隔离出来进行单独研究。

加之，国家创新体系的部分驱动要素在现实研究中很难找到与其匹配的系统数据，这样，就必须将其作为过程变量，纳入到模型体系之中，研究其对输入变量功能的传递效应。

2．3模型构建企业是国家创新体系的运行主体，企业通过其研发部门，以及与高校、科研机构合作进行研发，创造技术成果并实现产业化[9]。

因此，笔者以企业创新活动为主线，以人员和经费流动为驱动变量，以创新政策、社会环境作为外生变量，以发明专利申请数量作为国家创新体系产出的表征变量，确定系统涉及的主要变量以及因果关系，绘制因果关系树，如图1和图2所示。

图1表示以发明专利申请数量为因的因果关系树。

以发明专利申请数量为因的主要枝杈有两条：第一条枝杈表示发明专利数量增加促进企业收入增多，从而引起企业创新能力提升、企业的盈利能力增强进而带来财政收入增加，促进经济发展，投资和消费随之增加，市场需求更加旺盛，促使政府加大对创新的政策扶持；第二条枝杈表示发明专利数量增加促进技术市场收入增加，使高校在创新过程中增加收益，提升其创新活动的内部动力和资金支撑。

图2表示以发明专利申请数量为果的因果关系树。

以发明专利申请数量为果的主要枝杈有三条：第一条枝杈从企业的角度出发，通过科技人员培养引进和企业研发经费的增加，提升企业创新能力，从而促进专利数量整体提升，政府除了对国家创新体系给予政策和资金的支持外，还通过公立研发机构的运行，以保证外部性科技项目的实施；第二条枝杈从政府的角度出发，提升国家创新能力，促进创新成果的产生；第三条枝杈从高校的角度出发，描述其为国家创新体系产出做出的贡献。

图1中的括号“（）”表示重复出现的变量，由于国家创新体系的复杂性，相同的原因可以产生不同的结果，而相同的结果也可以由不同的原因所引发，使之置身于不同的枝杈，将图1的结果部分与图2的原因部分进行进一步扩展，直至每个变量都重复出现，此时将因果衔接，形成一个以发明专利申请数量为起点和终点的闭合回路，即国家创新体系因果关系图，如图3所示。

国家创新体系的运行效率主要取决于系统内部图2发明专利申请量为果的国家创新体系因果关系树图1发明专利申请量为因的国家创新体系因果关系树专利申请产品市场收入—企业收入技术市场收入（企业收入）高校及其他非盈利机构研发支出—高校及其他非盈利机构创新发展—（专利申请数量）税负—财政收入企业税前利润GDP国内投资—市场需求政策产学研合作政策强度源于其他非盈利机构和政府的研发经费税负比率企业研发投入企业对内研发投入企业对外研发投入专利申请企业科技人员数—企业研发人员数企业研发经费筹集—企业研发支出企业创新成果高校及其他非盈利机构创新成果财政支出—源于联邦政府支出的研发经费政府科研机构创新成果科技人员数引进科技人员数获得科学与工程学位人员数高校及其他非盈利机构研发支出市场需求技术市场收入高校及其他非盈利机构研发经费筹集高校及其他非盈利机构科技人员数—高校及其他非营利机构科技人员数各个闭合回路的运行情况，因此探讨不同闭合回路对系统整体的作用方式以及不同变量对系统的影响，不仅可以找到制约国家创新体系发展的杠杆要素，还可以观测系统状态稳定与否。

依据研究结论，在实践中对系统内部的杠杆变量进行调控，实现国家创新体系运行效率的提升。

国家创新体系因果关系图通过对创新体系中各个要素深入分析得到，根据不同国家创新政策环境可能不同，导致创新体系整体结构和运行机理的差异，但是某些相同要素的因与果在各国之间都有一定的相似性，所以，因果关系图只是反映系统运行一般机理的直观化表述，要想对创新体系运行模拟，还需将各个状态变量、辅助变量、速率变量、常数值用方程、函数、常数进行定义，运用数学语言描述变量间的因果关系，进而绘制国家创新体系运行的系统动力学流图，如图4所示。

3仿真模拟与模型校正本研究以中国和美国国家创新体系运行为样本，模拟起始时间为1993年，终止时间为2006年，模拟时间共计14年，DT＝1年。

美国数据来源：Economagic．com: Economic Time Series Page（http:／／www．economagic．com／），U．S．PATENT AND TRADEMARK OFFICE（http:／／www．uspto．gov／go／taf／us＿stat．htm），National Science Foundation（http:／／www．nsf．gov／index．jsp）。

中国数据来源：《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《IMD WORLD COMPETITIVENESS YEARBOOK》。

其中知识产权保护水平包括两个部分的得分，即立法强度和执法强度。

立法强度是根据中国专利法的质量，使用Ginarte和Park（1997）方法计算出的得分；执法强度借鉴许春明等对Ginarte和Park方法的改进，根据司法保护水平（律师比例）、行政管理水平（立法时间）、经济发展水平（人均GDP）、国际监督水平（入市时间）综合得分确定，而知识产权保护水平的综合得分是立法强度得分和执法强度得分乘积。

各个状态变量、常数值以及辅助变量、速率变量表达式确定后，使用Vensim＿Professional软件编写系统动力学模拟程序，代入初始值以及参数值对中国和美国国家创新体系运行模型进行仿真模拟。

得到发明专利申请数量实际值与模拟值对比，如图5所示。

如图5所示，模拟值与实际值的变化轨迹基本拟合，为了缩小模拟结果与现实情况的差距，需对该模型进行校正。

由于模型中的部分指标如财政支出与财图3国家创新体系因果关系图政收入比例、研发支出占财政支出比例、投资占GDP 比例、获得科学与工程学位人数占毕业人数比例等变量无法表示出每年的精确数值，只能用考察期内平均值表示，因此增加了误差，笔者将这些变量设定在以平均值为中心，范围设定在该变量实际值时间序列的最大值与最小值内，通过模拟，选择在该范围内最合适的参数值，使模拟值与实际值差距缩小。

以此方式对系统进行校正，校正后各个参数值如图6显示界面所示，依照校正结果改变参数值重新模拟。

图6部分参数校正显示界面4模型应用4．1科技人员变化对创新产出的影响如图7－1所示，曲线由上至下分别表示美国高等教育投入占政府财政支出比例增加2％～10％时相图4国家创新体系运行的系统动力学流图图5发明专利申请数量实际值、模拟值对照图ÆÇÇÄÆÇÇÈÆÇÇÉÆÇÇÇÅÂÂÆÅÂÂÄÅÂÂÈÂÃÄÅÆÇÈ ÂÃÄÅÆÇÈ实用专利申请数量对于初始模拟值变动的百分比。